Semrush AI Visibility Index 2026 データ解説｜126M プロンプト分析の全貌

Semrush AI Visibility Index 2026 データ解説｜126M プロンプト分析の全貌

この記事の結論: Semrush が2026年6月に公開した「AI Visibility Index 2026」は、126 million件という桁違いのUS向けAI検索プロンプトを分析し、ChatGPT・Gemini・Google AI Mode・AI Overviewsという4大プラットフォームで「引用されるブランド」と「消えるブランド」の断絶を数値で可視化した調査だ。上位100ブランドを4か月間すべて維持できたのはわずか36社、一方で分析対象1,200社超のうち大半が可視性を安定させられていない。本稿はこの調査の全データポイントを日本語で整理し、LLMO実務にどう落とし込むかまで踏み込む。

最終更新日: 2026年7月25日

はじめに

AI検索の話題は「引用されるかどうか」という定性的な議論に留まりがちで、業界横断で比較できる定量データが不足していた。Semrushが2025年9月に立ち上げたAI Visibility Indexは当初わずか2,500件のプロンプトを対象にした試験的な取り組みだったが、2026年6月に発表された最新版では対象プロンプト数が126 millionに拡大し、22業種・1,200以上のブランドを横断するベンチマークへと進化している。

この規模のデータセットは、単一企業や単一プラットフォームの調査では到達しにくい水準にある。日本語圏では本稿執筆時点でこの調査結果を詳細に解説したコンテンツがほぼ存在せず、SERP上では英語の海外メディア記事（martechseries、businesswire、ppc.landなど）が上位を占めている状態だった。裏を返せば、日本のLLMO担当者・SEO担当者にとって一次情報へのアクセスが英語のプレスリリースに限られているということであり、この記事はそのギャップを埋める独自データ解説として企画した。

以下では、調査概要、主要指標、プラットフォーム間の引用構造の違い、業種別インサイト、AI流入の増加データ、そして日本のLLMO実務にどう応用すべきかという6つの観点から、Semrushが公表した数値を漏れなく整理していく。

調査概要：126 million プロンプトの規模感

Semrush AI Visibility Index 2026の調査設計はシンプルだが規模が桁違いだ。対象期間は2026年1月から4月までの4か月間、対象地域は米国、分析対象プロンプト数は重複排除後で126 million件に達する。前身にあたる2025年9月版の初期データセットが2,500件だったことを踏まえると、実に5万倍以上のスケールアップである。さらに直近の中間拡張版（2025年9月時点）では89 million件だったとされ、そこからわずか半年強で126 millionまで積み増された計算になる。

調査対象プラットフォームは以下の4つに固定されている。

業種の切り口は22業種に及ぶ。小売、金融、旅行、消費者家電、ニュース・メディア、産業、ヘルスケアなど幅広い業界をカバーし、各業種内でブランドがどの程度AI回答に登場するかを月次で追跡している点が特徴的だ。単発のスナップショット調査ではなく、4か月間の継続観測によって「一時的にバズったブランド」と「継続的に選ばれ続けるブランド」を区別できる設計になっている。

主要指標：測定不能という構造的な問題

このIndexが最も強調しているのは、実は技術データそのものよりも「マーケター側の測定能力の欠如」だ。調査によれば、マーケティングリーダーの45%が自社ブランドのAI生成回答内での可視性を正確に測定できていないと回答している。さらに深刻なのは、全プラットフォームにまたがる関連指標を追跡できるツールを保有していると答えたのはわずか9%に留まる点だ。

この数字が意味するところは明確で、AI検索という新しいチャネルにおいて「可視性はあるが計測できていない」企業が過半数近くに達しているということになる。従来のGoogle検索であればGoogle Search Consoleという事実上の標準計測基盤が存在したが、AI検索領域では各プラットフォームがAPIやダッシュボードを個別に提供しているわけではなく、企業側が独自にプロンプトを投げて手動監査するか、Semrushのような専門ツールに頼るしかない状況が続いている。

一方で、SEOとAI戦略を統合的に運用している組織のうち81%が「トラフィックまたはリードの増加」を報告したのに対し、SEOとAI対応チームが分断（サイロ化）している組織では同様の成果を報告した割合が36%に留まった。この45ポイントの差は、組織構造そのものがAI検索時代の成果を左右する変数になっていることを示す数値だ。

ChatGPT vs Gemini：引用ソース数の決定的な差

本調査で最も実務的な価値が高いデータの一つが、プラットフォームごとの平均引用ソース数だ。回答1件あたり何件の外部サイトを参照するかという指標で、プラットフォーム間に3〜5倍の開きが確認されている。

ChatGPTがGeminiの約4.7倍のソース数を引用している計算になる。ChatGPTはRedditやWikipediaといったコミュニティ・リファレンス系プラットフォームを頻繁に参照する傾向があり、幅広い情報源から回答を構成するアーキテクチャを取っている。対してGeminiはより少数の情報源に絞り込んで回答を生成しており、Wikipedia・Reddit・YouTubeといった限られたプールから引用する構成になっている。

さらに興味深いのは「言及されるブランド」と「実際に引用されるソース」の重複率だ。Google AI Overviewsではこの重複率が64%と高い一方、Geminiでは30%まで下がる。34ポイントという開きは、プラットフォームごとに「話題として言及するブランド」と「実際にリンクを貼って引用するソース」が異なるロジックで選ばれていることを意味する。つまりGeminiで自社ブランド名がAI回答内に登場していても、それが自社サイトへの引用リンクを伴っているとは限らないという逆説的な現象が起きやすい。

この差はLLMO戦略における優先順位づけに直結する。ChatGPT対策ではUGC・コミュニティサイトでの言及量を増やす施策の効果が相対的に大きく出やすいのに対し、Gemini対策では絞り込まれた少数の権威性の高い情報源に自社コンテンツを食い込ませる難易度の高い戦いになりやすい。

業種別インサイト：寡占度合いが業種で大きく異なる

Semrushは22業種それぞれについて「上位3ブランドがどれだけカテゴリ内の言及シェアを占めているか」という寡占度指標を算出している。結果は業種によって極端な差が出た。

ニュース・メディア業種の寡占度が82.9%と突出して高いのは、Reddit単体が同カテゴリで2,580万件の言及を集めているためだ。消費者家電では76.9%という高い寡占が確認され、内訳ではAppleが1,120万件、Samsungが210万件と、上位2社だけで5倍以上の差が開いている。

対照的に、金融と産業のような業種は寡占度が40%台前半に収まり、中堅・専門ブランドにもAI回答内での露出機会が残されていることを示している。この違いはLLMO投資の優先度判断に直結する。すでに大手が言及を寡占している業種で新規に割り込むコストは高く、逆に金融・産業のように分散した業種では専門性の高いニッチコンテンツが相対的に露出しやすいと解釈できる。

ブランド全体像：上位100を維持できたのはわずか36社

調査は分析対象とした1,200社超のブランドのうち、4か月間すべての月で4プラットフォーム全てにおいて上位100位以内の可視性を維持できたブランドを「Universal 36」と呼んでいる。名前が挙がっているのはYouTube、Google、Reddit、Facebook、Amazon、Instagram、Apple、eBay、Walmart、Etsy、Yelp、TikTok、Microsoft、Netflix、Disney、Home Depot、LinkedIn、IMDb、Ford、Spotify、Indeed、Adobe、FDA.gov、Pinterest、Samsung、Toyota、NFL.com、MLB.com、Chevrolet、Marvel、Honda、Prime Video、NBA.com、Best Buy、USDA.gov、Nintendoの36ブランドだ。

言及数の分布にも大きな幅がある。首位のYouTubeが4,790万件の言及を集めた一方、リストの末尾に位置するNintendoでも150万件に達している。つまり「Universal 36」に入る最低ラインでも月間150万件規模の言及がなければ全プラットフォーム横断の安定露出は維持できないということになる。裏を返せば、それ以外の1,200社超という圧倒的多数のブランドは、月によって、あるいはプラットフォームによって、可視性が大きく揺れ動く不安定な状態に置かれている。中堅ブランドにとっては「一度AI回答に載った」で満足せず、継続的な監視と改善サイクルが不可欠だという実務的な教訓がここから引き出せる。

AI流入増加データ：小売1,324%、旅行2,215%

Adobeが提供したデータをSemrushが引用する形で、AI検索経由のトラフィック増加率も公表されている。2024年10月から2026年5月までの期間で、米国小売サイトへのAIトラフィックは1,324%増加した。さらに旅行業界に絞ると、同じ期間で2,215%という増加率が記録されている。

この数値の解釈には注意が必要だ。母数が小さい時期からの伸び率であるため、絶対的なトラフィック規模がGoogle検索由来のそれを上回っているわけではない。しかし伸び率としては従来のオーガニック検索トラフィックの成長カーブとは比較にならない速度であり、特に旅行・小売のように「比較検討」や「レコメンド」を求める検索意図が強い業種では、ユーザーがAIチャットに直接質問を投げる行動様式へのシフトが顕著に進んでいることを裏付けている。

日本市場に単純に当てはめることはできないが、越境ECサイトや海外旅行者を対象とするビジネス、あるいは英語圏ユーザーが混在するグローバル展開企業にとっては、このAdobeデータが示す成長速度は無視できる規模ではない。

LLMO実務への示唆：この調査から何を学ぶべきか

ここまでのデータを踏まえ、実務担当者が押さえるべきポイントを整理する。

第一に、測定基盤の整備が最優先課題になる。45%が測定不能、9%のみが全指標を追跡できているという現状は、逆に言えば「まず測定できる状態を作るだけで上位1割に入れる」ということでもある。プラットフォームごとにプロンプト監査を手動で回す仕組みを最低限構築することが、AI検索対応の出発点になる。

第二に、プラットフォームごとの引用ロジックの違いを前提に戦略を分岐させる必要がある。ChatGPT向けにはUGC・コミュニティでの言及量を稼ぐ施策、Gemini向けには少数の権威性の高いドメインへの掲載を狙う施策というように、単一の「AI SEO対策」で全プラットフォームをカバーしようとする発想自体を見直すべき局面に来ている。

第三に、業種の寡占度を見極めた投資配分が重要になる。ニュース・メディアや消費者家電のように上位ブランドが8割前後を占める業種でゼロから割り込むのは非効率であり、そうした業種では既存の大手プラットフォーム（Reddit等)内での言及獲得を狙う方が現実的な場合が多い。逆に金融・産業のように分散度が高い業種では、専門性を軸にしたオリジナルコンテンツでの新規参入余地が相対的に大きい。

第四に、組織体制そのものを見直す価値がある。SEOとAI対応チームを統合した組織の成果報告率が81%、分断された組織が36%という45ポイントの差は、ツールや戦術論以前に「誰が何を担当するか」という組織設計の巧拙が成果を左右していることを示している。

調査手法の限界と数値の読み方

大規模データセットであるからこそ、数値をそのまま鵜呑みにするのではなく、調査設計の前提を理解した上で読む姿勢が求められる。まず対象地域が米国のAI検索プロンプトに限定されている点は繰り返し強調しておきたい。ChatGPTやGeminiの挙動は言語・地域によって参照するインデックスや優先ドメインが異なることが知られており、日本語プロンプトに対する回答パターンがこの調査結果と同一である保証はない。日本語圏の情報源（日本語Wikipedia、日本語Reddit相当のコミュニティ、業界特化メディアなど)がどの程度引用されるかは、このデータからは直接読み取れない部分だ。

次に「言及(mention)」と「引用(citation)」という2つの指標の違いにも注意が必要である。言及はブランド名がAI回答のテキスト中に登場した回数を指し、引用は実際に参照リンクとして提示された回数を指す。前述のとおりGoogle AI Overviewsでは両者の重複率が64%まで高まる一方、Geminiでは30%まで下がるという34ポイントの開きが確認されている。つまり「AI回答に社名が出てきた」という事実だけでは、実際に自社サイトへの参照リンクが張られているかどうかを判断できない。可視性を評価する際は、言及数と引用数を必ず分けて計測する必要がある。

さらに、調査期間が2026年1月から4月という4か月間のスナップショットである点も踏まえておくべきだ。AI検索プラットフォーム側のアルゴリズムは頻繁にアップデートされており、この期間中に観測された寡占構造やプラットフォーム間の引用パターンが、半年後・1年後も同じ形で維持される保証はない。むしろSemrush自身が2025年9月の2,500件から2026年6月の126 millionへと調査規模を急拡大させていることからも分かるように、この分野の計測手法自体が発展途上にあり、数値は「現時点でのスナップショット」として扱うのが適切だ。

最後に、Adobeが提供した1,324%・2,215%というAIトラフィック増加率についても、算出の母数がどの程度の規模だったかは公開情報だけでは詳細に検証できない。伸び率の大きさに目を奪われがちだが、絶対値としてのトラフィック規模、コンバージョンへの寄与度、既存のオーガニック検索トラフィックとの比較といった観点を別途確認しないと、投資判断の根拠としては不十分になる可能性がある。

主要データの一覧整理

ここまで紹介してきた数値を一つの表にまとめておく。社内共有やLLMO施策の優先順位づけの際に、この一覧を参照値として使うことを想定している。

この一覧を見て分かるとおり、今回のIndexは単なる「AI検索が伸びている」という定性的な主張ではなく、業種別・プラットフォーム別に細分化された定量データを提示している点に価値がある。特に「言及と引用の重複率」「上位3社シェア」「引用ソース数」の3指標は、自社のLLMO施策がどのプラットフォームのどの部分に効くのかを逆算する際の基準値として使いやすい。

よくある質問

Q1. Semrush AI Visibility Index 2026とは何ですか?

Semrushが2026年6月に発表した、ChatGPT・Gemini・Google AI Mode・AI Overviewsの4プラットフォームを対象にしたAI検索でのブランド可視性ベンチマーク調査である。126 million件のUS向けプロンプトを2026年1月から4月にかけて分析し、22業種・1,200社超のブランドを横断的に比較している。前身は2025年9月に公開された初期版で、当時は2,500件という限定的なデータセットだった。

Q2. 調査対象は何件のプロンプトですか?

重複排除後で126 million件、対象期間は2026年1月から4月の4か月間である。直近の中間拡張版(2025年9月時点)では89 million件とされており、そこから半年強で規模がさらに拡大している。対象地域は米国のAI検索プロンプトに限定されている点に留意が必要だ。

Q3. ChatGPTとGeminiで引用ソース数はどれくらい違いますか?

ChatGPTは1回答あたり平均15.4件、Geminiは平均3.3件で、約4.7倍の開きがある。Google AI Modeは11.4件、Google AI Overviewsは9.2件と、Google系の2プラットフォームもその中間に位置する。ChatGPTはReddit・Wikipedia等の幅広い情報源を参照するのに対し、Geminiはより少数の情報源に絞り込む傾向が確認されている。

Q4. 全プラットフォームで上位100位を維持できたブランドは何社ありますか?

4か月間すべての月・4プラットフォームすべてで上位100位以内の可視性を維持できたのは36社のみである。YouTube、Google、Amazon、Apple、Microsoftといったグローバル大手が名を連ねており、分析対象1,200社超のうち圧倒的多数はこの水準を維持できていない。

Q5. マーケターの何割が可視性を測定できていないのですか?

マーケティングリーダーの45%が自社ブランドのAI生成回答内での可視性を正確に測定できていないと回答しており、全指標を追跡できるツールを持つ企業はわずか9%に留まる。従来のGoogle Search Consoleに相当する統一計測基盤がAI検索領域にはまだ存在しないことが背景にある。

Q6. AI検索経由のトラフィックはどれくらい増えていますか?

Adobeのデータによれば、2024年10月から2026年5月までの期間で米国小売サイトへのAIトラフィックは1,324%増加し、旅行業界では2,215%増加した。伸び率としては急激だが、母数が小さい時期からの成長である点には注意が必要で、Google検索由来のトラフィック規模を上回っているわけではない。

Q7. 業種によってAI言及の寡占度はどう違いますか?

上位3ブランドの言及シェアで見ると、ニュース・メディアが82.9%、消費者家電が76.9%と極端に高い一方、金融は41.4%、産業は42.2%と分散度が高い。寡占度の高い業種では新規参入の難易度が高く、分散度が高い業種では専門性を軸にした新規コンテンツの露出機会が相対的に残されている。

Q8. SEOとAI戦略を統合すると本当に成果が変わるのですか?

Semrushの調査では、SEOとAI対応を統合的に運用している組織の81%がトラフィックまたはリードの増加を報告したのに対し、両者が分断（サイロ化）している組織では36%に留まった。組織体制そのものがAI検索時代の成果を左右する変数になっていることを示すデータである。

Q9. この調査結果は日本市場にも当てはまりますか?

調査対象は米国のAI検索プロンプトに限定されており、日本市場の数値そのものではない。ただし、プラットフォームごとの引用ロジックの違いや測定基盤の欠如といった構造的な課題は市場を問わず共通しやすく、越境ビジネスやグローバル展開企業にとっては特に参考価値が高いデータといえる。

Q10. このIndexのデータはどこで確認できますか?

Semrushが専用サイト（ai-visibility-index.semrush.com）でIndexの詳細データを公開しているほか、businesswireやmartechseries等の海外メディアがプレスリリースを配信している。日本語での詳細解説は本稿執筆時点でほぼ見当たらず、一次情報は英語ソースを直接確認する必要がある状況だ。

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